350 Computación Evolutiva

Código: 350 | U.C.: 4 | Plan de curso

Carreras:

  • Ingeniería de Sistemas (Cód. 236)

Prelaciones:

  • Investigación de Operaciones II (348)

Calendario de evaluaciones

Entrega de trabajos:

TSP: Objetivos: 1, 2, 3, 4, 5
TP:   Objetivos: 6, 7, 8

Ubicación de los trabajos: 
Trabajo Sustitutivo TSP (es publicado según el cronograma de evaluaciones)
Trabajo práctico TP (es publicado en las primeras semanas del lapso)
La Computación Evolutiva es una vertiente de la Computación que se basa en la imitación de los procesos evolutivos y en el comportamiento de organizaciones sociales existentes en la naturaleza, para la resolución de problemas de ingeniería o de optimización en general. 

Los problemas de optimización surgen en situaciones en las cuales se requiere hallar la mejor solución bajo ciertas condiciones y contemplan la administración de recursos en forma
eficiente.

Objetivos de aprendizaje:
  1. Aplicar métodos tradicionales y/o métodos basados en heurísticas en la resolución de problemas de optimización.
  2. Aplicar conceptos bio-inspirados en la realización de abstracciones a problemas.
  3. Aplicar algoritmos genéticos en la resolución de problemas.
  4. Aplicar estrategias evolutivas en la resolución de problemas.
  5. Aplicar técnicas de Programación Genética en la resolución de problemas.
  6. Aplicar los conceptos y técnicas relacionados con los enjambres de hormigas para la resolución de problemas.
  7. Aplicar los conceptos y técnicas relacionados con los enjambres de partículas para la resolución de problemas.
  8. Resolver un problema del mundo real, empleando los conceptos y técnicas relacionados con los algoritmos evolutivos, la inteligencia social o enfoques afines.
  • Libro obligatorio: 
    • Coello, C. A., Introducción a la Computación Evolutiva (Notas de Curso), 2008.
    • Mazzei, M., E., (2013) Texto UNA: Computación Evolutiva (UNA). En formato PDF.
  • Corre electrónico del asesor: golfredoe@gmail.com (solo para la sede del Centro Local Mérida)

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